Agentic DesignMuster und Werkzeuge für produktive KI-Agenten

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Selbstkritik(SC)

Der Agent bewertet seine eigenen Ausgaben durch systematische Analyse und erzeugt gezielte Verbesserungen

Komplexität: mediumReflexion

In 30 seconds

What: Der Agent erzeugt eine Ausgabe, benennt anschließend systematisch deren Schwächen und erstellt eine korrigierte Fassung ohne externes Feedback.
When to use: Aufgaben, bei denen der Agent eigene Fehler zuverlässig erkennen kann, etwa Code-Review, sprachlicher Feinschliff oder Logikprüfung.
Watch out: Der Agent kann eigene Verzerrungen verstärken oder genau die Fehler übersehen, die er ursprünglich gemacht hat, besonders unter Zeitdruck.

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Agentic DesignMuster und Werkzeuge für produktive KI-Agenten

Expertenhilfe Preise

Entwurfsmuster und Techniken

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Selbstkritik(SC)

Der Agent bewertet seine eigenen Ausgaben durch systematische Analyse und erzeugt gezielte Verbesserungen

Komplexität: mediumReflexion

In 30 seconds

What: Der Agent erzeugt eine Ausgabe, benennt anschließend systematisch deren Schwächen und erstellt eine korrigierte Fassung ohne externes Feedback.
When to use: Aufgaben, bei denen der Agent eigene Fehler zuverlässig erkennen kann, etwa Code-Review, sprachlicher Feinschliff oder Logikprüfung.
Watch out: Der Agent kann eigene Verzerrungen verstärken oder genau die Fehler übersehen, die er ursprünglich gemacht hat, besonders unter Zeitdruck.

30-Sekunden-Überblick

Muster: Ein einzelner Agent bewertet und verbessert iterativ seine eigenen Ausgaben

Warum: Erkennt Fehler, steigert die Qualität und sichert Vollständigkeit ohne externe Validierung

Kernerkenntnis: Generieren → Kritisieren → Überarbeiten → Wiederholen, bis die Qualitätsschwelle erreicht ist

Schnelle Umsetzung

1Generieren:Erste Antwort auf die Aufgabe

2Kritisieren:Systematische Qualitätsbewertung

3Identifizieren:Konkrete Probleme und Verbesserungen

4Überarbeiten:Erkannte Schwächen beheben

5Iterieren:Wiederholen bis zur Qualitätsschwelle

Example: generate(task) → critique(output) → revise(issues) → validate() → final_output

Do’s und Don’ts

✅Klare, objektive Kritikkriterien für die Aufgabe definieren

✅Strukturierte Bewertungsvorlagen verwenden (Genauigkeit, Vollständigkeit, Klarheit)

✅Maximale Iterationszahl festlegen (typischerweise 2-3 Zyklen)

✅Qualitätskennzahlen verfolgen, um die Verbesserung zu messen

✅Die Begründung der Kritik zur Nachvollziehbarkeit dokumentieren

❌Endlose Überarbeitungsschleifen ohne Abbruchkriterium zulassen

❌Vage Kriterien wie „mach es besser“ verwenden

❌Bereits akzeptable Antworten übermäßig kritisieren

❌Den Kompromiss zwischen Rechenkosten und Qualitätsgewinn ignorieren

❌Dieselbe Kritikvorlage auf alle Aufgabentypen anwenden

Wann einsetzen

Einsetzen, wenn

• Erstellung besonders kritischer Inhalte
• Komplexe Reasoning-Aufgaben
• Anforderungen mit Qualität > Geschwindigkeit
• Iterative Verbesserung erforderlich

Vermeiden, wenn

• Echtzeitanwendungen
• Einfache/unkomplizierte Aufgaben
• Begrenztes Rechenbudget
• Domänen mit subjektiver Qualität

Kennzahlen

Qualitätsgewinn

% Verbesserung von v1 zur Endfassung

Iterationsanzahl

Durchschnittliche Zyklen bis zur Konvergenz

Genauigkeit der Kritik

Gültige Befunde / Gesamtzahl der Kritiken

Token-Effizienz

Qualitätsgewinn / zusätzliche Token

Zeit bis zur Konvergenz

Gesamte Verarbeitungszeit

Fehlerreduktion

% Rückgang der Fehler

Wichtigste Anwendungsfälle

Wissenschaftliches Schreiben: Entwurf → Logik/Belege kritisieren → Argumente stärken → Feinschliff

Code-Generierung: erster Code → Bugs/Ineffizienzen erkennen → beheben → optimieren

Technische Doku: erste Fassung → Genauigkeit/Vollständigkeit prüfen → Lücken füllen → präzisieren

Analyseberichte: Rohanalyse → Schlussfolgerungen prüfen → Kontext ergänzen → Erkenntnisse schärfen

Kreative Inhalte: Entwurf → Engagement/Klarheit bewerten → verbessern → finale Überarbeitung

Referenzen und weiterführende Literatur

Vertiefen Sie Ihr Verständnis mit diesen ausgewählten Ressourcen

Wissenschaftliche Arbeiten

Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback (Madaan et al., 2023)

Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Bai et al., 2022)

CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct (Gou et al., 2024)

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning (Wang et al., 2022)

Implementierungsleitfäden

Dokumentation der LangChain Self-Critique Chains

OpenAI-Leitfaden: Strategien zur Selbstbewertung

Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Bai et al., 2022)

Offizielle DSPy-Dokumentation

Tools und Bibliotheken

LangChain ConstitutionalChain

Guidance-Vorlagen zur Selbstkritik

Outlines - strukturierte Generierung mit Validierung

Instructor - validierte LLM-Ausgaben

Community und Diskussionen

LangChain Discord - Kanal zur Selbstverbesserung

r/LocalLLaMA - Diskussionen zur Selbstkritik

HuggingFace-Foren - Selbstbewertung von Modellen

AI Safety Discord - Constitutional AI

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30-Sekunden-Überblick

Muster: Ein einzelner Agent bewertet und verbessert iterativ seine eigenen Ausgaben

Warum: Erkennt Fehler, steigert die Qualität und sichert Vollständigkeit ohne externe Validierung

Kernerkenntnis: Generieren → Kritisieren → Überarbeiten → Wiederholen, bis die Qualitätsschwelle erreicht ist

Schnelle Umsetzung

1Generieren:Erste Antwort auf die Aufgabe

2Kritisieren:Systematische Qualitätsbewertung

3Identifizieren:Konkrete Probleme und Verbesserungen

4Überarbeiten:Erkannte Schwächen beheben

5Iterieren:Wiederholen bis zur Qualitätsschwelle

Example: generate(task) → critique(output) → revise(issues) → validate() → final_output

Do’s und Don’ts

✅Klare, objektive Kritikkriterien für die Aufgabe definieren

✅Strukturierte Bewertungsvorlagen verwenden (Genauigkeit, Vollständigkeit, Klarheit)

✅Maximale Iterationszahl festlegen (typischerweise 2-3 Zyklen)

✅Qualitätskennzahlen verfolgen, um die Verbesserung zu messen

✅Die Begründung der Kritik zur Nachvollziehbarkeit dokumentieren

❌Endlose Überarbeitungsschleifen ohne Abbruchkriterium zulassen

❌Vage Kriterien wie „mach es besser“ verwenden

❌Bereits akzeptable Antworten übermäßig kritisieren

❌Den Kompromiss zwischen Rechenkosten und Qualitätsgewinn ignorieren

❌Dieselbe Kritikvorlage auf alle Aufgabentypen anwenden

Wann einsetzen

Einsetzen, wenn

• Erstellung besonders kritischer Inhalte
• Komplexe Reasoning-Aufgaben
• Anforderungen mit Qualität > Geschwindigkeit
• Iterative Verbesserung erforderlich

Vermeiden, wenn

• Echtzeitanwendungen
• Einfache/unkomplizierte Aufgaben
• Begrenztes Rechenbudget
• Domänen mit subjektiver Qualität

Kennzahlen

Qualitätsgewinn

% Verbesserung von v1 zur Endfassung

Iterationsanzahl

Durchschnittliche Zyklen bis zur Konvergenz

Genauigkeit der Kritik

Gültige Befunde / Gesamtzahl der Kritiken

Token-Effizienz

Qualitätsgewinn / zusätzliche Token

Zeit bis zur Konvergenz

Gesamte Verarbeitungszeit

Fehlerreduktion

% Rückgang der Fehler

Wichtigste Anwendungsfälle

Wissenschaftliches Schreiben: Entwurf → Logik/Belege kritisieren → Argumente stärken → Feinschliff

Code-Generierung: erster Code → Bugs/Ineffizienzen erkennen → beheben → optimieren

Technische Doku: erste Fassung → Genauigkeit/Vollständigkeit prüfen → Lücken füllen → präzisieren

Analyseberichte: Rohanalyse → Schlussfolgerungen prüfen → Kontext ergänzen → Erkenntnisse schärfen

Kreative Inhalte: Entwurf → Engagement/Klarheit bewerten → verbessern → finale Überarbeitung

Referenzen und weiterführende Literatur

Vertiefen Sie Ihr Verständnis mit diesen ausgewählten Ressourcen

Wissenschaftliche Arbeiten

Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback (Madaan et al., 2023)

Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Bai et al., 2022)

CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct (Gou et al., 2024)

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning (Wang et al., 2022)

Implementierungsleitfäden

Dokumentation der LangChain Self-Critique Chains

OpenAI-Leitfaden: Strategien zur Selbstbewertung

Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback (Bai et al., 2022)

Offizielle DSPy-Dokumentation

Tools und Bibliotheken

LangChain ConstitutionalChain

Guidance-Vorlagen zur Selbstkritik

Outlines - strukturierte Generierung mit Validierung

Instructor - validierte LLM-Ausgaben

Community und Diskussionen

LangChain Discord - Kanal zur Selbstverbesserung

r/LocalLLaMA - Diskussionen zur Selbstkritik

HuggingFace-Foren - Selbstbewertung von Modellen

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